AI Trading Erklärung

Grundlagen, Begriffe, Modelle & Grenzen – wie KI im Aktienhandel Signale vorbereitet, Trading automatisieren mit AI methodisch unterstützt und AI-Analyse für Aktienmärkte verständlich bleibt. Ohne Rendite-Versprechen, mit Fokus auf Nachvollziehbarkeit.

Was ist AI Trading?

Unter AI Trading verstehen wir den Einsatz datengetriebener Verfahren, die Informationen bündeln, Muster erkennen und Entscheidungshilfen liefern. Die Entscheidung verbleibt beim Menschen. Ziel ist konsistente Auswertung, reduziertes Rauschen und schnelleres Screening – nicht das Abgeben der Verantwortung.

Ziele

  • Klar definierte Regeln, reproduzierbare Analysen
  • Transparente Annahmen & Dokumentation
  • Stärkere Priorisierung relevanter Signale

Nicht-Ziele

  • Keine Rendite- oder Ergebnis-Zusagen
  • Keine „Black-Box“ ohne Erklärbarkeit
  • Keine Automatik ohne Monitoring & Freigaben

Modelle im Überblick

Modelle strukturieren Daten und machen Signale greifbar. Auswahl und Validierung sind wichtiger als „das eine perfekte Modell“.

Zeitreihen

Trend, Momentum, Volatilität, Regime – Feature-Engineering und robuste Tests sind entscheidend.

  • Stationarität & Leakage vermeiden
  • Out-of-Sample / Walk-Forward
  • Kosten & Slippage einbeziehen

Klassifikation & Regression

Labels & Targets realistisch definieren; Schwellwerte und Fehlertypen klar benennen.

  • Precision/Recall statt nur Accuracy
  • Kalibrierung & Interpretierbarkeit
  • Regularisierung gegen Overfitting

Embeddings & NLP

Nachrichten, Berichte, Social-Signale – Texte werden zu Vektoren für Suche und Clustering.

  • Ereignis-Extraktion & Sentiment
  • Quelle, Qualität, Relevanz
  • Halluzinationen vermeiden

Ensembles & Heuristiken

Kombination mehrerer Sichten; Heuristiken bleiben wertvoll, wenn sie dokumentiert sind.

  • Diversität statt Doppelzählung
  • Stabilität über Zyklen
  • Versionierung & Protokolle

Daten & Qualität

Gute Modelle beginnen mit guten Daten: saubere Historien, korrekte Zuordnungen, klare Berechnungen und konsistente Definitionen.

Quellen

  • Preisreihen & Volumen (Zeitraster definieren)
  • Fundamentaldaten (Perioden, Nachträge, Splits)
  • News/Texte (Quelle, Zeitstempel, Duplikate)

Qualität & Governance

  • Feature-Engineering mit Tests & Reviews
  • Daten-Drift & Lücken erkennen
  • Reproduzierbare Pipelines & Logging

Chancen & Grenzen

Chancen

  • Konsistente Auswertung großer Datenmengen
  • Schnelleres Screening & Priorisierung
  • Besseres Protokollieren von Annahmen

Grenzen

  • Regimewechsel & Modell-Drift
  • Bias in Daten/Labels, Fehlinterpretationen
  • Keine Garantie für künftige Ergebnisse

Ergebnisse sind Entscheidungshilfen. Verantwortung und Freigaben bleiben beim Menschen.

Workflow: Von Idee zu Review

  1. Problem & Hypothesen: Ziel, Metriken, Annahmen dokumentieren.
  2. Daten & Features: Quellen festlegen, Berechnungen prüfen, Leakage vermeiden.
  3. Modellierung: Baselines, Vergleich, Interpretierbarkeit, Parameter-Robustheit.
  4. Backtesting: Out-of-Sample, Walk-Forward, Kosten/Slippage, Sensitivitäten.
  5. Freigabe & Monitoring: Protokolle, Alerts, regelmäßige Reviews.

Transparenz & Compliance

Nachvollziehbare Prozesse sind zentral: Versionierung von Daten/Features/Modellen, lückenloses Logging, Zugriffskontrollen, Change-Management und klare Verantwortlichkeiten. Risiko & Compliance sind Teil des Designs – nicht nachträglicher Anbau.

  • Versionsstände & Changelogs dokumentieren
  • Freigaben vor Produktiv-Nutzung
  • Regelmäßige Wirkungsprüfung & Re-Train nur bei Evidenz

Häufige Fehler

Überoptimierung

Parameter-Jagd ohne robuste Validierung führt selten zu stabilen Ergebnissen.

  • Baseline > komplexe Modelle ohne Nutzen
  • Konfidenzen/Unsicherheiten beachten
  • Regeln vor Heuristik-Sammelsurium

Datendrift übersehen

Verteilungen ändern sich; ohne Monitoring altern Modelle rasch.

  • Alerts & Schwellen definieren
  • Re-Train nur mit Begründung
  • Dokumentierte Rollbacks

Black-Box ohne Kontext

Erklärbarkeit und Protokolle sind Pflicht – besonders bei Abweichungen.

  • Feature-Bedeutung nachvollziehen
  • Was-wäre-wenn-Checks
  • Peer-Reviews & Vier-Augen-Prinzip

FAQ zur AI Trading Erklärung

Ist AI Trading vollautomatisch?

Nein. Modelle bereiten vor, priorisieren und warnen. Freigaben und Verantwortung bleiben beim Menschen.

Welche Metriken sind sinnvoll?

Hängt vom Ziel ab. Neben Accuracy zählen z. B. Precision/Recall, Kalibrierung, Stabilität über Zeit, Kosten/Slippage.

Wie oft sollte man re-trainieren?

Nur evidenzbasiert: bei Drift, geänderten Datenquellen oder Anforderungen – mit Protokollen und Freigaben.

Glossar

Backtesting
Rückprüfung einer Regel/Strategie auf historischen Daten mit realistischen Annahmen zu Kosten/Slippage.
Leakage
Unbeabsichtigte Nutzung von Informationen, die zum Entscheidungszeitpunkt nicht vorlagen.
Regimewechsel
Strukturelle Veränderung im Markt, die Modelle aus ihrer gelernten Verteilung drückt.